阐述不确定性气候变化的不确定性及其经济影响与政策含义论文参考文献标准格式

阐述不确定性气候变化的不确定性及其经济影响与政策含义论文参考文献标准格式

文章导读:
摘要 气候变化面临着大量的不确定性,因此不确定性就成为气候变化经济学研究的一个重点和难点。传统的成本收益方法都假定气候敏感性服从标准正态分布,并在此基础上设定效用函数和损失函数。斯特恩对这些方法提出了批评,指出气候变化问题不适用于边际分析。继《斯特恩报告》之后,以哈佛大学的魏茨曼为代表的经济学家对气候变化经济学中的结构性不确定性展开研究。魏茨曼指出气候敏感性应服从厚尾分布,这一观点既具有气候自然科学方面的基础,也得到了众多经济学家的认可。而传统的成本收益方法由于假定气候敏感性服从瘦尾分布,因此对气候敏感性、效用函数和损失函数的设定都存在偏误,从而低估了未来气候灾难发生的可能性及其可能造成的损害的程度。围绕厚尾分布的观点,魏茨曼提出并证明了“悲观定理”,这一定理表明人们为了避免未来的气候灾难,愿意牺牲当前部分甚至全部的消费,从而在理论上揭示了不确定条件下气候变化公共决策的理论依据。他指出当前的减缓投资相当于是为了避免未来气候灾难的“保险”,而当前减排行动所依据的正是预防原则。预防原则的来源,则是气候灾难这种小概率、大影响事件所导致的恐惧因素或者模糊厌恶。实证研究的结果表明,依据厚尾分布改变气候敏感性和损失函数,未来气候灾难可能带来的损失要远大于传统模型的结果。基于以上理由,魏茨曼批判了以诺德豪斯为代表的“缓行战略”和“气候政策斜坡”的政策建议,从而间接支持了《斯特恩报告》立即大幅减缓的观点。

  关键词 气候变化;不确定性;厚尾分布;预防原则;模糊厌恶

   A 文章编号 1002-2104(2012)11-0013-06 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2012.11.003

  斯特恩曾指出,传统模型使用的边际方法并不适用于分析气候变化问题,因为未来的气候路径和气候系统反馈都存在巨大的不确定性,同时传统模型使用较高的市场贴现率低估了气候变化可能带来的损失。但《斯特恩报告》所使用的模型依然依赖于传统的瘦尾分布假设和模型设定,虽然报告得到的结果表明气候变化带来的损失可能要远高于其他模型预测的结果,但这一结果严重依赖于主观设定的低贴现率。因此,斯特恩只是指出了问题,但并没有提出具体的解决办法,而且报告中人为设定低贴现率的方法也广受批评[3]。

  继《斯特恩报告》之后,以哈佛大学的马丁·魏茨曼(Martin Weitzman)为代表的经济学家最近提出,气候变化具有高度的结构性不确定性,温升分布应服从厚尾分布,而西方主流经济学家模拟气候变化所采用的传统的成本收益方法(即联合评估模型,以下简称模型)都是建立在瘦尾分布(如正态分布)的基础上,因而大大低估了气候灾难发生的可能性及其严重程度。魏茨曼据此对传统的建模思路提出了批评,提出需要根据厚尾分布修正气候敏感系数、效用函数和损失函数;他在理论上提出了“悲观定理”,将其扩展到具有一般性的灾难经济分析,深化了预防原则,并针对气候变化提出了“气候灾难保险”和“恐惧因素”的概念。魏茨曼的一系列新观点引起了学术界的广泛争论,并激发了一大批后续的研究。

  1 气候敏感性的厚尾分布

  1.1 结构性不确定性与厚尾分布的定义

  就不确定性的程度而言,可以分为风险、不确定性。风险是指结果未知、但结果的概率分布已知的随机性。而我们常说的不确定性指的是奈特式不确定性,即不仅结果未知,而且结果的概率分布也是未知的。而不确定性又分两种:值不确定(value uncertainties)和结构性不确定(structural uncertainties)。值不确定来自于特定取值或结果决定过程中的不完全性,例如数据不准确或对象并不完全具备代表性等;而结构性不确定则来自对特定取值或结果控制过程的不完全理解。气候敏感性的分布就是典型的结构性不确定性。

  在概率论中,通常以峰度(kurtosis)来描述分布的尾部肥瘦情况。对随机变量{Xt},其分布的峰度为E[(Xt-μ)4] ,其中μ为均值。瘦尾分布的峰度很小甚至为零(如正态分布),而厚尾分布(fattailed distribution)的峰度则相对较大(如t分布、帕累托分布)。瘦尾分布的概率呈指数型下降,因而下降的很快;而厚尾分布的概率呈多项式下降,因而下降的更慢。以经济学上最常用的帕累托分布为例,其概率密度函数为P=kX-(1+α),其中α是决定帕累托分布厚尾程度的参数,α越小,尾部越厚。典型的瘦尾分布常常会低估小概率事件所带来的风险。而气候变化导致的高温升很可能就是典型的小概率事件。

  1.2 气候敏感性及其厚尾分布

  平衡的气候敏感性(Equilibrium Climate Sensitivity,ECS,以下简称气候敏感性)用于衡量气候系统对持续性辐射强迫的响应,其定义是CO2浓度加倍后出现的平衡的全球平均地表变暖[4]。对气候敏感性的预测存在很大的不确定性[5]。当前科学家对其概率分布的预测结果表明,气候敏感性的分布是服从厚尾分布的。气候敏感性厚尾分布的两个主要特征是:一是温升幅度比瘦尾分布的要大,例如高于4.5 ℃,甚至高于10 ℃的可能性都是存在的;二是高温升的概率要比瘦尾分布的要大,接近或突破气候临界值点(tipping point)或气候系统阈值的可能性比瘦尾分布要更高。

  传统的气候经济评估模型可能

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低估了气候敏感性的范围及其可能性。例如,IPCC总结了22项科学研究的结果,发现气候敏感性最可能的值为3 ℃,有66%的可能性落在2 ℃-4.5 ℃之间,小于10%的可能性会低于1.5 ℃,而高于45 ℃的可能性在5%-17%之间[4]。而最近的一些科学研究表明,气候敏感性存在厚尾分布。例如,Zickfeld等最近对14位气候科学家的调查结果表明,多数专家认为高于45 ℃的可能性大于17%[6] 。Stainforth等发现气候敏感性的幅度范围要更大,从2 ℃-11 ℃,而且更偏向高温升的厚尾部分;IPCC及其引用的文献都很可能低估了气候敏
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